当社は、千葉大学松戸キャンパスのビニールハウスを実証フィールドとして活用し、収穫適期にあるミニトマトをカメラ画像から99%の精度で見分けるAIの開発に成功しました。同キャンパスのハウス内で実際に撮影した大量の画像データをもとに学習させることで、この精度を実現しています。

ビニールハウスは植物工場と違い太陽光で栽培するため、時間帯や天気、季節によって明るさや光の色合いが大きく変わります。また、風で葉や実が揺れたり、葉に隠れて実の一部しか見えなかったりすることも多く、これまで「収穫していい実かどうか」をAIが自動で正しく判断するのは簡単ではありませんでした。今回、当社は実の色づき具合や照り具合から熟し具合を判定する独自のアルゴリズムを開発するとともに、明るさの変化や葉による隠れ、揺れなど、ハウス特有のさまざまな状況を想定した学習データを大量に用意することで、実際の現場でも安定して高い精度を出せるようにしました。判定はロボット本体でその場で処理され、認識した実の位置に合わせてアームが収穫を行います。

現在も千葉大学松戸キャンパスのビニールハウスにおいて、季節や天候による光環境の変化に対応できるかを含めた実証実験を継続しています。今後は、この成果をもとに実際の農家のビニールハウスでもロボットを稼働させ、収穫適期の判定から収穫作業までを一貫して行う試験運用を行います。